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作者 | 傅斯特
智谷趨勢出品 | ID：zgtrend
誰能想到 ， 短短2年不到的時間 ， AI賽道突然從冷冷清清 ， 到概念爆發、邁入量產競賽 ， 整個行業儼然成了一個鬧哄哄的集市 。
大模型參數競賽此起彼伏 ， 融資額度屢創新高 ， 應用場景快速迭代……
在這場“趕集式”狂歡中 ， 有人追逐短期流量紅利 ， 有人扎堆成熟場景內卷 ， 有人困于“嫁接式”AI的適配難題 。
然而 ， 表面熱鬧之下 ， 一場真正關乎行業終局的“時間競賽”正在悄然進行 。
如果從宏觀視角透視今天全球的AI角逐 ， 整形成兩種不同的“戰略觀”的分野：一種是遵循“日歷時間”的短期主義 ， 追逐市場熱點、行業風向；另一種則是遵循“紀元時間”的長期主義 ， 旨在開啟一個全新的技術時代 。
怎么理解？
人工智能+究竟會多大程度的改變人類的生產生活方式 ， 又需要多久 ， 并無人能斷言 。
于是當大多數玩家用“日歷時間”計算季度營收與估值波動時 ， 另一些希望參與“定義”的人 ， 正以“紀元時間”布局基礎設施、制定技術標準、培育生態土壤 。
他們不只著眼于當下的集市爭鳴 ， 而是在黎明前鋪就未來的賽道；不糾結于一城一池的得失 ， 而是錨定AI核心商業模式的定義權 。
2025百度世界大會 ， 恰恰是這場長期主義長跑的一個階段性注腳 。
在這里 ， 我們得以窺見中國科技企業在AI深水區的戰略定力與行業未來的真正航向——AI競賽從未在當下分出高下 ， 眼下的格局更不代表未來 。
如李彥宏在本次大會上的觀點——如何“內化AI能力”正成為當下企業提效增收的關鍵 。 他認為 ， 企業“內化AI能力” ， 有三個代表性的應用方向：一是 ， AI代替重復性的勞動 。 二是 ， 生產力的無限供給 。 三是 ， AI超越人類認知 。
這似乎正是當下全球AI面臨的狀況 ， 如何走出來 ， 走進產業 ， 走向生產力？只追逐熱點恐怕遠遠不夠 。 事實上 ， 這場關乎生產力變革的技術革命 ， 才剛剛揭開序幕 。
時代為何需要“定義者”？
人工智能+ ， 已經成為國家頂層設計的戰略核心之一 。
“十五五”規劃建議明確提出“全面實施‘人工智能+’行動” ， “人工智能”出現了8次 ， 比十四五規劃建議足足增加了6次 。
這也意味著 ， “+AI”式的單點嫁接已無法滿足需求 ， 產業需要以AI為底層驅動力的系統性重構 ， 而這離不開長期主義的技術積淀 。
縱觀人類技術史 ， 任何顛覆性革命都遵循“長期積累——快速爆發——持續迭代”的規律：
蒸汽機從1712年紐可門發明 ， 到19世紀鐵路普及 ， 歷經百余年積淀；電力從1800年伏打電池 ， 到1880年代電網入戶 ， 耗時80年探索；互聯網從1969年ARPANET誕生 ， 到1995年Web 普及 ， 走過30年深耕 。
與此相對 ， 它們從技術突破演進到融入生產生活 ， 甚至改變人力生活方式 ， 同樣也經歷了漫長的過程 。
AI的積累期更長 ， 從1943年神經元模型提出 ， 到2022年ChatGPT普及 ， 長達79年的技術蟄伏 ， 才換來了今天在短短三年內的全球性爆發 。
其積累期與爆發期35:1 的極端比例 ， 恰似《星際穿越》的 “時間折疊” ， 外界所見的 “突然降臨” ， 實則是時間深處的長期孕育 ， 同時 ， 當前的爆發 ， 并非終局 ， 而只是個開始 。
面對這樣的局面 ， 長期主義顯得尤為重要 。
科技部數據顯示 ， 截至2024年底 ， 中國AI企業總數超過4500家 ， 但真正具備核心技術自研能力的企業占比不足10% 。
上交所開放第五套上市標準、多部委密集出臺落地政策 ， 形成“頂層設計-產業賦能-資本護航”閉環 ， 本質是在呼喚能扛鼎原始創新的長期主義者 。
畢竟 ， 蒸汽機從發明到鐵路普及用了百余年 ， 電力從伏打電池到電網入戶耗時80年 ， AI近70年的技術積累才換來了兩年的爆發 ， 任何重大技術革命都離不開“早起者”的持續深耕 。
從全球棋局看 ， AI競爭的本質是未來定義權的藍海之爭 ， 而非短期紅利的比拼 。
當前AI競爭已從算法突破轉向基礎設施、生態規則與標準制定的深層博弈：
OpenAI推廣MCP協議試圖掌控生態話語權 ， LAION等開源組織則推動分支協議制衡 ， 這場標準之爭直接決定未來產業是中心化壟斷還是分布式發展 。
國際科技巨頭的“天價搶人”背后 ， 正是對技術路線定義權的爭奪——Meta為頂尖AI研究員開出千萬美元年薪 ， 蘋果為AI負責人提供2.1億美元薪酬包 ， 這種核心資源的爭奪 ， 恰恰印證了長期技術積累的戰略價值 。
地緣政治與技術壁壘下 ， 自主可控的全棧能力成為破局關鍵 。 國內AI行業存在明顯的“重應用、輕基礎”“追熱點 ， 看短期”的傾向 ， 多數企業聚焦下游場景復刻 ， 卻在算力芯片、底層框架等核心領域依賴外部供給 。
Gartner預測 ， 到2028年15%的日常工作將由智能體自主完成 ， 但缺乏自主技術底座的企業 ， 終將在場景深化中陷入被動 。
從“AI+工業”的研發流程優化 ， 到“AI+交通”的自動駕駛落地 ， 再到“AI+具身智能”的未來布局 ， 行業需要的不是曇花一現的熱點產品 ， 而是能持續突破技術邊界、構建生態壁壘的“早起者”——他們的存在 ， 才讓國家在全球AI定義權之爭中擁有了底氣 。
當下所謂“趕集”的思維 ， 不過是輿論追熱點的短期狂歡 ， 并未給技術革命節點或商業模式下最終定論 。
AI對生產力的變革 ， 注定是一場長期馬拉松 ， 而非百米沖刺 。
百度的“紀元時間”
那么百度是如何選擇的呢？
那是一場始于2013年的“晨跑” ， 更是一次以長期主義為堅守的布局 。
2013年 ， 當百度在硅谷成立深度學習研究院時 ， AI尚未成為行業熱點 ， 國內多數企業仍聚焦互聯網應用創新 ， 全球AI也處于技術探索期 ， 谷歌AlphaGo尚未問世 ， 國內AI芯片、框架等領域幾乎空白 。
可見 ， 百度的“超前布局”比行業普遍覺醒早近十年 ， 這種“早起”絕非偶然 ， 而是將AI視為企業核心戰略的必然選擇——不是某個階段的業務增量 ， 而是貫穿未來的發展根基 。
十二年“深”耕 ， 是將AI從技術探索內化為企業原生能力的過程 。
2016年 ， 在TensorFlow和PyTorch占據主流的背景下 ， 百度堅持自研底層框架“飛槳” ， 率先勾勒“框架-模型-應用”的產業藍圖 ， 此時行業尚未形成對大模型生態的清晰認知 。
這不僅是技術選擇 ， 更是堅持自主創新 ， 原始創新 ， 避免在關鍵基礎設施上被“卡脖子”的長遠考量 。
如今飛槳已成為中國首個自主研發的產業級深度學習平臺 ， 賦能超2333萬開發者、76萬家企業 ， 深度學習市場應用規模穩居中國第一 。
2018年 ， 在業界普遍依賴英偉達的算力架構時 ， 百度自研昆侖AI芯片 ， 切入算力核心環節；2019年 ， 在GPT-2發布同年 ， 百度發布國內首款大模型“文心” ， 比國內行業大模型熱潮早四年 。
這種持續投入 ， 源于“早起者”的清醒認知：AI的長期價值不在于單點技術突破 ， 而在于形成自主可控的核心能力 。
如今 ， 百度成功點亮昆侖芯三萬卡集群 ， 可同時承載多個千億參數大模型全量訓練 ， 此次大會上 ， 百度還正式發布了新一代昆侖芯和超節點產品天池 。 同時 ， 百度宣布 ， 計劃未來五年按年推出新產品 ， 持續打造最硬AI云 ， 助力企業內化AI能力 。
全新一代昆侖芯包括兩款產品 ， 其中 ， 昆侖芯M100 針對大規模推理場景優化設計 ， 提供極致性價比 ， 將于2026年上市；昆侖芯M300面向超大規模多模態模型的訓練和推理需求提供極致性能 ， 將于2027年上市 。 同步發布的天池256超節點與天池512超節點將于明年正式上市 ， 單個天池512超節點就能完成萬億參數模型訓練 。
從平臺、芯片、模型再到應用產品 ， 百度之所以堅持“全棧自研” ， 源于對AI產業革命的深刻預判：未來一定是AI覆蓋全行業的系統性變革 ， 而非單點場景的成敗 。
從“芯片-框架-模型-應用”的全棧布局 ， 到交通、金融、能源、醫療等多領域的應用落地 ， 百度的布局從未局限于某一賽道 。
2017年推出Apollo自動駕駛開源平臺 ， 成為全球首個開放方案 ， 當時特斯拉Autopilot仍是封閉系統 ， Waymo商業化謹慎 ， 百度則選擇了“開源開放”模式 ， 野心在于成為“自動駕駛界的Android” ， 通過聚合生態力量定義行業標準 。
如今 ， 蘿卜快跑全球出行服務次數超1700萬次 ， 每周全無人訂單超25萬 ， 覆蓋22座城市 ， 全無人駕駛里程突破1.4億公里 ， 安全性遠超人類駕駛員與谷歌Waymo ， 印證了全棧布局的戰略價值 。
在應用層面 ， 百度的廣度同樣顯著：
慧播星數字人已超10萬 ， 今年雙11 ， 慧播星數字人帶貨GMV同比提升91% ， 開播直播間數同比增長119% ， 83%的開播主播使用過數字人；
百度搜索AI化改造成效顯著 ， 3.82億月活連續三季居首 ， 已有625家廠商接入搜索AI API；
文庫網盤GenFlow3.0成為全球領先的全端通用智能體 ， AI月活用戶分別超9700萬和8000萬 。
這種全場景覆蓋 ， 正是“早起者”對AI產業革命的全景式回應——只有布局足夠廣 ， 才能在產業變革中掌握定義權 。
正因如此 ， 不能僅僅認為百度是AI的“早起者” ， 實際它們從一開始就謀劃著成為“定義者”的角色 。
今天 ， 百度的全棧能力已成為行業公共基礎設施 ， 飛槳平臺為中小企業降低AI應用門檻 ， 千帆平臺服務46萬企業客戶 ， Agent開發數量超130萬 ， 這種“早起者”的帶動效應 ， 共同構成了中國AI產業的“自主可控”底座 。
從“內化”到“外溢”
伐謀開拓AI賦能實體經濟新階段
在持續迭代基于全棧自研的AI應用生態與布局的同時 ， 成為“定義者”的野心 ， 也在這次百度世界大會上初現 。
此次發布的全新產品 ， 全球首個可商用的自我演化超級智能體“伐謀” ， 正是“內化AI能力、外溢產業價值”的核心標志 。
這款智能體聚焦于在復雜場景全局最優解 ， 可應用于交通管理、金融風控、港口調動、農田灌溉等諸多實體經濟場景 。
在現場 ， 百度分別展示了在鄂爾多斯伊金霍洛旗 ， 伐謀結合百度智能云SaaS信控平臺 ， 如何讓紅綠燈配時方案自主迭代 ， 找到城市緩堵治理的最優解 。
而在金融風控領域 ， 他們展示了伐謀為中信百信銀行 7*24小時不間斷挖掘風險特征 ， 快速達到專業數據挖掘工程師水平 ， 不僅打破人才瓶頸 ， 更精準識別優質客群 ， 深化普惠金融服務 。
尤其值得關注的是 ， 大會現場還展示了百度與中國能源建設集團廣東院在海上風電項目中的合作 。
海上風電電纜橋架布置過去一直是行業難題 ， 通過伐謀 ， 該項目高效完成了電纜橋架布置優化 ， 大幅節省成本及工期 ， 將工程師從繁重勞動中解放出來專注創造性工作 。
伐謀還會根據實際項目進行自我進化 ， 不斷適配更復雜場景 ， 生產可復制可持續的新方案 。
可以說 ， 伐謀智能體與產業的結合 ， 完美呼應了“十五五”規劃中“人工智能+與實體經濟結合”的核心要求 ， 也標志著AI從“解決生活問題”向“參與產業經濟”跨越 。 它不僅僅是一項單純的技術或者工具 ， 而是實實在在為企業和產業提效增收開創了新模式 。
據悉 ， 在全球技術層面 ， 伐謀的實力也得到權威認可：此前 ， 伐謀以FM為代號的項目 ， 在最近三個相關的全球公開測試上都表現驚艷！甚至實現了全榜單的SOTA ， 在此前AI從未解出的難題上完成了突破 。
這種技術突破 ， 與外溢效應 ， 正是源于百度十多年的全棧積累 ， 全面布局 ， 更證明了長期主義研發的價值——只有持續深耕基礎研究 ， 才能在核心技術領域實現全球領先 。
百度的AI外溢效應不僅體現在國內產業賦能 ， 更延伸至全球市場 。
今年 ， 蘿卜快跑與Uber、Lyft達成戰略合作 ， 將在歐洲部署數千輛無人車 ， 覆蓋全球22城 ， 每周全無人訂單數超25萬；
秒噠發布海外版本 ， 基于國內成熟技術架構進行本地化適配 ， 開啟全球邀請測試；
慧播星數字人已落地巴西Kwai平臺 ， 數字人主播OPM超越真人 ， 后續將拓展至更多國家和主流平臺；
百度文庫海外產品短時間內達到百萬級用戶規模 ， 覆蓋全球多個國家和地區 ， 登頂Product Hunt日榜TOP1 。
這種外溢并非簡單的產品出口 ， 而是技術標準與生態模式的國際傳播 。
百度智能云連續六年蟬聯中國AI公有云市場冠軍 ， 2025上半年大模型中標項目數和金額雙第一 ， 65%的央企選擇與其深度合作 ， 這些成果正是“做好自己的事”之后的水到渠成 ， 是中國技術服務全球的生動實踐 。
致敬“種樹者” ， 共赴AI長期主義未來
AI的競爭會走向何方今天很難預言 ， 但可以清楚看到的是 ， 這場技術革命的勝敗不在于一時之先機 ， 而在于長期定義生態的能力 。
從蒸汽機到電力 ， 從互聯網到智能手機 ， 每一次重大技術革命都證明：短期的熱點追逐無法成就真正的變革 ， 只有那些“早起者”的長期耕耘 ， 才能定義未來的游戲規則 。
百度十二年的全棧深耕 ， 不僅構筑了企業自身的競爭壁壘 ， 更推動了整個行業的技術成熟與生態完善 。 它的實踐證明 ， “早起”意味著更清晰的戰略認知 ， 將AI內化為原生能力；“廣布局”意味著更全面的產業預判 ， 把握AI覆蓋全行業的變革機遇 。
這種戰略定力 ， 正是中國科技企業在全球AI競爭中最需要的品質 。
全球AI競爭已經打響 ， 這場競賽遠未分出高下 ， 當下不過是長期競爭的開端 。
行業需要更多像百度這樣的“種樹者” ， 也需要社會給予原始創新更多耐心與認可——不要只關注“趕集”的喧鬧 ， 而忽視“種樹”的長遠價值 。
當我們把目光從短期狂歡轉向長期價值 ， 會發現那些默默耕耘的“早起者” ， 正在定義中國AI的未來 。 致敬每一位AI時代的“種樹者” ， 因為他們的堅守 ， 中國科技才能在全球競爭中擁有定義未來的底氣 ， 行業才能迎來枝繁葉茂的明天 。
因為他們 ， 我們才有資格帶頭走向黎明 ， 而不僅僅是站在人群中欣賞日出 。
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【屬于人工智能定義者的“紀元時間”：百度AI的未來答案】?智谷趨勢為中產階級的資本覺醒服務 ， 幫助更多人獲得財富 。 宏觀經濟、商業邏輯、企業興衰、產業轉型……這里有最真實的中國 ， 有許多人難以察覺到的趨勢信號 。
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